Többnyelvű hangulatelemző szolgáltatások
hallgat, megérti.
Elemezze az emberi érzelmeket és érzéseket a vásárlói vélemények, pénzügyi hírek, közösségi média stb. árnyalatainak értelmezésével.
Kiemelt ügyfelek
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
Helyesen mondják, hogy a jó üzlet mindig meghallgatja ügyfeleit, de az a kérdés, hogy valóban megértik-e őket? Az emberi érzelmek, érzelmek vagy szándék megértését gyakran nehéznek tartják. A megoldás? Hangulatelemzés - Ez egy olyan technika, amellyel levezethetjük, felmérhetjük vagy megérthetjük azt a képet, amelyet terméke, szolgáltatása vagy márkája hordoz a piacon.
Twitter:
Egy tanulmány szerint 360,000, a tweeteket percenként tweeteljük
E-mailek:
40% az alkalmazottak napi 26-75 e-mailt kapnak
Az NLP-hez készült többnyelvű hangulatelemző szolgáltatások segítségével nagy eredményeket érhet el az ügyfélélmény terén
Valós megoldás
Adatok elemzése a felhasználói hangulat megértése érdekében
A közösségi média térhódításával az emberek gyakran megosztják tapasztalataikat a termékekkel és szolgáltatásokkal kapcsolatban online blogok, vlogok, hírcikkek, közösségi médiahírek, áttekintések, ajánlások, összefoglalók, hashtagek, megjegyzések, közvetlen üzenetek, mikrohatások stb. Révén.
A Shaip különféle technikákat kínál Önnek, azaz érzelmek detektálását, érzelmek osztályozását, finom elemzéseket, szempontokon alapuló elemzéseket, többnyelvű elemzéseket stb. Segítünk meghatározni, hogy a szövegben lévő gondolkodás negatív, pozitív vagy semleges. A nyelv gyakran kétértelmű vagy nagyon kontextuális, ami rendkívül nehézzé teszi a gépek számára az emberi segítség nélküli tanulást, ezért az emberek által jegyzett képzési adatok kritikussá válnak az ML platformok szempontjából.
Hogyan tudunk segíteni
- Végezzen szöveges hangulatelemzést pl.
- vélemény a termékről
- szolgáltatás-áttekintések
- filmszemlék
- e-mail panaszok / visszajelzések
- ügyfélhívások és megbeszélések
- Elemezze a közösségi média tartalmát, beleértve:
- Tweets
- Facebook bejegyzések
- Blog megjegyzések
- Fórumok -Quora, Reddit
- Többnyelvű érzéselemzési adatokat biztosítson képzési adatokként a gépi tanuláshoz
Előnyök
- Nagy adatkészletek elemzése és feldolgozása
- Használja ki az emberi intelligenciát a vásárlói hangulat pontos meghatározásához
- Rugalmas munkaerő, amely tartományi szakértőkből áll
- Méretezze, ahogy növekszik
- 95% Minőségbiztos eredmény
Üzleti előnyök
- Figyelje a márka egészségét
- Kezelje a márka hírnevét
- Versenyelemzés
- Ügyfélszolgálat fejlesztése
- Jobb marketing kampányok a közönség pulzusán alapulva
A hangulatelemzési paraméterek típusai
Polaritás
azokra a véleményekre összpontosít, amelyeket a márkád online kap (pozitív, semleges és negatív)
Érzelmek
arra az érzelemre összpontosít, amelyet terméke vagy szolgáltatása meggyújt az ügyfelek tudatában (boldog, szomorú, csalódott, izgatott)
Sürgősség
a márka használatának azonnali működésére vagy a felhasználók problémáinak hatékony megoldására törekszik (sürgős és várakozó)
Szándék
arra összpontosít, hogy megtudja, a felhasználókat érdekli-e a termék vagy márka
A hangulat elemző szolgáltatások típusai
Érzelemdetektálás
Ez a módszer meghatározza az érzelmeket, amelyek mögött a márka célja van. Például, ha ruházatot vásároltak az Ön e-kereskedelmi áruházából, akkor vagy elégedett lehet a szállítási eljárásokkal, a ruházat minőségével vagy a választékkal, vagy csalódhat bennük. Ezen a két érzelemen kívül a felhasználó a spektrum bármely speciális vagy érzelmek keverékével is szembesülhet. Az egyik ilyen hiányosság az, hogy a felhasználóknak számos módja van az érzelmeik kifejezésére - szöveges, hangulatjelek, szarkazmus és egyebek révén. A modellt erősen fejlettnek kell lennie annak érdekében, hogy felismerje az egyedi kifejezések mögött meghúzódó érzelmeket.
Finomszemcsés elemzés
Az elemzés közvetlenebb formája magában foglalja a márkához kapcsolódó polaritás megismerését. A nagyon pozitívtól a semlegesig, a nagyon negatívig a felhasználók bármilyen tulajdonságot megtapasztalhatnak a márkáddal kapcsolatban, és ezek az attribútumok kézzelfogható formát ölthetnek minősítések formájában (pl. - csillag alapú), és a modellednek csak annyit kell tennie, hogy enyém legyen a különféle minősítések különféle forrásokból.
Szemponton alapuló elemzés
A vélemények gyakran hangos visszajelzéseket és javaslatokat tartalmaznak, másrészt a szempontokon alapuló hangulatelemzés egy lépéssel tovább visz. Itt a felhasználók általában néhány jó vagy rossz dolgot emelnek ki a véleményükben, kivéve az értékeléseket és az érzelmek kifejezését. Például - Az utazási pult munkatársa rendkívül durva és letargikus volt. Egy órát kellett várnunk, mire megkaptuk a napi útitervet.
Ami az érzelmek alatt rejlik, az üzleti tevékenységének két fő elvonása. Ezeket aspektus alapú elemzéssel lehet javítani, fejleszteni vagy felismerni.
Többnyelvű elemzés
Ez a különféle nyelvek hangulatának értékelése. A nyelv függhet a működtetett régióktól, az országtól, ahová szállít, és egyebektől. Ez az elemzés magában foglalja a nyelvspecifikus bányászat és algoritmusok alkalmazását, ennek hiányában a fordítókat, az érzelmi lexikonokat és még sok mást.
Kulcshasználati esetek
Márkamegfigyelés
Közösségi médiafigyelés
Az ügyfél hangja
Vevőszolgálat
Miért Shaip
Az AI -kezdeményezés hatékony megvalósításához nagy mennyiségű speciális képzési adatkészletre lesz szüksége. A Shaip azon kevés vállalatok egyike a piacon, amelyek világszínvonalú, megbízható képzési adatokat biztosítanak a szabályozási/ GDPR követelményeknek megfelelően.
Adatgyűjtési képességek
Hozzon létre, gondozzon és gyűjtsön össze egyéni adatkészleteket (szöveget, beszédet, képet, videót) a világ több mint 100 országából, egyéni irányelvek alapján.
Rugalmas munkaerő
Használja ki a 30,000+ tapasztalt és hitelesített közreműködő globális munkaerőjét. Rugalmas feladatmegosztás és valós idejű munkaerő-kapacitás, hatékonyság és előrehaladás figyelése.
Minőség
Saját fejlesztésű platformunk és szakképzett munkaerőnk számos minőségellenőrzési módszert alkalmaz, hogy megfeleljen vagy meghaladja az AI képzési adatkészletek gyűjtésére vonatkozó minőségi előírásokat.
Változatos, pontos és gyors
Folyamatunk ésszerűsíti a gyűjtési folyamatot az egyszerűbb feladatelosztás, kezelés és adatgyűjtés révén közvetlenül az alkalmazás- és webes felületről.
Data Security
Az adatok titkosságának fenntartása azáltal, hogy az adatvédelmet helyezzük elsőbbségbe. Biztosítjuk, hogy az adatformátumok házirend-vezérlésűek és megőrződjenek.
Tartományspecifitás
Kurált tartományspecifikus adatok, amelyeket iparági forrásokból gyűjtöttek az ügyféladat-gyűjtési irányelvek alapján.
Ajánlott források
Blog
A hangulatelemzés mit, miért és hogyan
A hangulatelemzés a termék, szolgáltatás vagy márka piaci képének levonása, felmérése vagy megértése. Ha ez túl bonyolultnak tűnik, finomítsuk tovább.
Megoldás
AI képzési adatok az arcfelismeréshez
Automatikusan felismer egy vagy több emberi arcot a képen vagy videón lévő arcok tereptárgyai alapján. Keressen az emberi arcok meglévő adatbázisában, hogy összehasonlíthassa és párosítsa az intelligens arcfelismerő platform létrehozásához.
Blog
Nevesített entitásfelismerés (NER) – A koncepció, típusok és alkalmazások
Valahányszor hallunk egy szót vagy olvasunk egy szöveget, természetes képességünk van azonosítani és kategorizálni a szót emberekre, helyekre, helyekre, értékekre és egyebekre. Az emberek gyorsan felismernek egy szót, kategorizálják és megértik a szövegkörnyezetet.
Az AI használata az üzleti teljesítmény javítására az ügyfélélmény révén
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A hangulatelemzés a termék, szolgáltatás vagy márka piaci képének levonása, felmérése vagy megértése. Ha ez túl bonyolultnak hangzik, finomítsuk tovább. A hangulatelemzést véleményalkotásnak is tekintik. A közösségi média térhódításával az emberek nyíltabban kezdtek beszélni az online termékekkel és szolgáltatásokkal kapcsolatos tapasztalataikról blogok, vlogok, közösségi média-történetek, áttekintések, ajánlások, összefoglalók, hashtagek, megjegyzések, közvetlen üzenetek, mikrohatások révén. biztos, hogy maga is kitalál egy listát. Amikor ez online történik, digitális lábnyomot hagy az egyén élményének kifejezéséről. Ez a tapasztalat lehet pozitív, negatív vagy egyszerűen semleges. A hangulatelemzés mindezen kifejezések és tapasztalatok online bányászata szövegek formájában.
- Polaritás: azokra a véleményekre összpontosít, amelyeket a márkád online kap (pozitív, semleges és negatív)
- Érzelmek: arra az érzelemre összpontosít, amelyet terméke vagy szolgáltatása meggyújt az ügyfelek tudatában (boldog, szomorú, csalódott, izgatott)
- Sürgősség: a márka használatának azonnali működésére vagy a felhasználók problémáinak hatékony megoldására törekszik (sürgős és várakozó)
- Szándék: arra összpontosít, hogy megtudja, a felhasználókat érdekli-e a termék vagy márka
- Szabályalapú: Itt adhatja meg manuálisan a szabályt a modell számára a hangulatelemzés elvégzésére a rendelkezésére álló adatokon. A szabály lehet egy paraméter, amelyet fent tárgyaltunk - polaritás, sürgősség, szempontok és egyebek.
- Automatikus: A hangulatelemzés ezen aspektusa teljesen működik a gépi tanulási algoritmusokon. Ebben nincs szükség emberi beavatkozásra, és manuális szabályokat kell meghatározni a modell működéséhez. Ehelyett egy osztályozót alkalmaznak, amely kiértékeli a szöveget és visszaadja az eredményeket.
- Hibrid: A modellek közül a legpontosabb, a hibrid megközelítések mindkét világ legjobbjait ötvözik - szabályalapúak és automatikusak. Pontosabbak, működőképesebbek, és a vállalkozások jobban kedvelik hangulatelemző kampányaikat.
- Érzelemdetektálás
- Finomszemcsés elemzés
- Szemponton alapuló elemzés
- Többnyelvű elemzés
A közösségi média hangulat -elemzése méri az ügyfelek érzelmeit, és a felhasználói érzelmek, értékelések és vélemények elemzésével elmondja az ügyfeleknek a márkájával vagy termékével kapcsolatos érzéseit online.
- Márkafigyelés
- Közösségi médiafigyelés
- Piackutatás
- Az ügyfél hangja
- Vevőszolgálat